發(fā)布時間：2021-01-11 08:05

　　本文提出一種基于Arduino單片機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能拳擊手套設(shè)計方法。該方法采用Arduino單片機內(nèi)含的姿態(tài)傳感器采集三軸加速度數(shù)據(jù),首先將采集的標準模型數(shù)據(jù)輸入Curie神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,然后將采集的動作數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進行判決,最后通過藍牙端口將判決結(jié)果顯示在電腦端的Arduino IDE。實驗表明,本系統(tǒng)能準確識別直拳、勾拳、擺拳三種基本的拳擊動作。 

【文章來源】：阜陽師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,37(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

預(yù)處理后數(shù)據(jù)

本文的設(shè)計思路為：首先采集標準拳擊動作的三軸加速度值，對這一組加速度值進行特征抽取，以此建立標準動作的模型。將已建立的標準模型輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)（訓(xùn)練），然后將出拳人的運動數(shù)據(jù)實時采集并再次進行特征抽取（與標準模型算法一致），最后將輸出的特征數(shù)據(jù)送入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過網(wǎng)絡(luò)判別該組數(shù)據(jù)與標準動作的相似度，從而對該次動作做出判決，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別與判斷使用Curie芯片完成。具體實施方案如圖1所示。2 基礎(chǔ)硬件設(shè)計

Curie神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和識別的功能基于兩種模式，分別是RBF(radial basis function）模式和KNN(k-nearest neighbor)模式[12]。當處在學(xué)習(xí)狀態(tài)下，RBF和KNN公用一套學(xué)習(xí)機制，隨著不同類別的向量的學(xué)習(xí)，不停修正自己。當處在識別狀態(tài)時RBF和KNN有兩種識別方式，如圖2,(a）圖表示空間被部分地映射為未分類的區(qū)域，具有多種顏色的區(qū)域是不確定區(qū)域。（b）圖表示整個空間被映射，并且每個位置都有一個可能的類別（顏色代碼）。RBF的識別方式為：若待識別的向量落在未知類別的作用域，會返回unknown；若落在已知類別的作用域上，則分別計算與其每一個類別中心的距離值，并返回列表，列表按照與每一個類別中心的距離值依次遞增而排列。KNN的識別方式為：若待識別的向量落在未知類別的作用域，只會返回一個確定的落在已知域的類別，而且一定會返回一個已知類別，因為它不存在unknown。本系統(tǒng)設(shè)計選取RBF模式的學(xué)習(xí)和識別模式。軟件實現(xiàn)過程如圖3。圖3 動作學(xué)習(xí)和識別流程

【參考文獻】：
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本文編號：2970402